基于用户画像的推荐技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文工作内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 用户画像及推荐系统概述 | 第11-33页 |
| 2.1 用户画像综述 | 第11-16页 |
| 2.1.1 群体用户画像 | 第13页 |
| 2.1.2 用户画像分析 | 第13-14页 |
| 2.1.3 用户画像管理 | 第14-16页 |
| 2.2 推荐系统及相关技术 | 第16-24页 |
| 2.2.1 推荐系统概述 | 第16-18页 |
| 2.2.2 推荐算法分类 | 第18-24页 |
| 2.3 推荐系统评估方法 | 第24-31页 |
| 2.3.1 推荐系统属性 | 第25-30页 |
| 2.3.2 推荐系统评估实验 | 第30-31页 |
| 2.4 推荐数据集介绍 | 第31-32页 |
| 2.4.1 标准推荐数据集 | 第31-32页 |
| 2.4.2 网络推荐数据集收集 | 第32页 |
| 2.5 章节小结 | 第32-33页 |
| 3 用户画像模型构建研究 | 第33-42页 |
| 3.1 基于 WebMagic 的网络爬虫研究 | 第33-36页 |
| 3.2 基于SVM的文本分类研究 | 第36-39页 |
| 3.2.1 SVM文本分类简介 | 第36-37页 |
| 3.2.2 SVM文本分类流程 | 第37-39页 |
| 3.3 用户画像标签模型 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于动态用户画像的推荐算法 | 第42-49页 |
| 4.1 基于用户标签的推荐研究 | 第42-43页 |
| 4.2 时间序列简介 | 第43-46页 |
| 4.3 基于动态用户画像的推荐算法 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于动态用户画像的推荐系统设计与实现 | 第49-60页 |
| 5.1 系统设计 | 第49-51页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统结构设计 | 第50-51页 |
| 5.2 系统实现 | 第51-56页 |
| 5.2.1 系统环境部署 | 第51页 |
| 5.2.2 文本信息获取与处理 | 第51-56页 |
| 5.3 算法实验分析 | 第56-58页 |
| 5.4 结果展示 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
